js 处理可视化数据

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大量的单纯性的数据往往会令人很乏味，如果能够将这些数据可视化或者进行分析处理，那么无论从用户体验还是可读性上，都会给浏览者一个很棒的体验。 

本文为你介绍6款非常实用的开源的JavaScript库，你可以将一些数据分析处理、可视化的工作交给它们。 

1.  Cascading Tree Sheets（CTS） 

Cascading Tree Sheets（CTS）旨在帮助开发者简化复杂的数据报告。你可以在Web页面中轻松嵌入CTS部件，来创建地图、图表等形式的可视化效果。无需你拥有专业的JavaScript知识。 

特点：谷歌地图、条形图、气泡图等6个Web部件，你只需要编写简单的HTML表格和列表，即可产生强大的在线可视化效果。 

缺点：可视化选项相当有限。 

技能要求：初级 

示例/更多信息：CTS部件 

2.  Data-Driven Documents (D3) 

该库可以帮助你将数据绑定到HTML文档中，与Google Chart Tools不同的是，D3提供了大量的数据可视化模板，并且可以自定义，你也可以从头开始进行创建。 

特点：有才华的设计师可以创建几乎所有他们想要的东西。D3使用jQuery和CSS选择器在你的HTML文档中选择元素，然后转换它们，比直接使用JavaScript更容易。D3能够处理多种数据格式，包括XML、CSV和JSON等，并包含了简单遍历数据集的功能。 

缺点：D3非常强大，因此与其他库相比，学习成本要多一些。此外，D3与早期的IE版本不兼容。 

技能要求：专家级 

示例/更多信息：D3教程页面 

3.  Dataset 

Dataset号称“数据转换/管理库”，主要用来简化应用程序内部的数据处理，比如可以从各种来源加载、分析、整理、查询和操纵数据。 

特点：Dataset可以帮助你处理各种任务，比如将数据存储到Google Spreadsheet、远程轮询实时的数据订阅。此外，Dataset还得到了多家知名机构的支持。 

缺点：功能丰富也意味着你需要多花时间来了解。此外，Dataset只是一个数据I/O和操作工具，如果要进行进一步复杂的分析和显示，你还需要其他一些工具。 

技能要求：高级用户、专家。 

示例：tree map of U.K government spending、line chart from remote data 

更多信息：Tutorials on the Dataset website 

4.  Leaflet 

这是一个用于创建交互式地图的JS库，轻量但不失强大，对移动端也非常友好。 

特点：Leaflet支持tile层、地图标记、弹出窗口、多边形区域以及用户交互，支持使用鼠标滚轮变焦，在移动设备上支持多点触控缩放。整个库仅有28K。 

缺点：Leaflet作者表示“doesn't try to do everything for everyone”，这意味着功能可能会有些局限。 

技能要求：专家 

示例：election result map、2012 US Senate Election Results 

更多信息：Leaflet教程 

5.  Searchable Map Template with Google Fusion Tables 

该库在谷歌 Fusion Tables的基础上增加了一些搜索和过滤功能。 

特点：Fusion Tables是一个不错的、易于使用的数据可视化工具，你可以很容易地在Web应用中添加这些功能。 

缺点：依赖谷歌的Maps API 

技能要求：进阶初学者 

示例：Chicago Public School Locator、Free Bay Area Tax Preparation Locations 

更多信息：Step-by-step instructions 

6.  Tabletop 

该库可以帮助你从谷歌的在线电子表格中提取数据。 

特点：谷歌的在线电子表格允许多人同时更新，通过在Web项目中嵌入Tabletop，你只需点击一次，即可刷新数据。 

缺点：依赖于谷歌的服务。 

技能要求：进阶初学者 

示例：WNYC's mayoral candidate tracker、Choose Your Own Adventure plug-in 

更多信息：Tabletop官网 

其他相关库 

除了上面介绍的6个库外，还有很多同类型的库，比如Google Chart Tools、Highcharts 、JavaScript InfoVis Toolkit、Exhibit等。感兴趣的开发者可以尝试一下。 

英文原文：Six useful JavaScript libraries for dealing with data